docs: add Spanish README

README.es-ES.md

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+# Consejos
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+crédito: todos los recursos correspondientes
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+DE VARIOS RECURSOS
+1. H20.ai
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+2. Tpot
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+3. autopandas
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+4. AutoGluon
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+5. autosklearn
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+6. autoviml
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+7. autoViz
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+8. sweetviz (para fines de EDA)
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+9. pandasprofiling (muestra todo el EDA)
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+10. autokeras
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+11. pycaret
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+12.Auto_Timeseries de auto_ts
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+13.AutoNLP_Sentiment_Analysis de autoviml
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+14. automl lazy predict
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+15. bamboolib (paquete de Python para la exploración y transformación fácil de datos)
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+16. CUPY (procesamiento paralelo de arrays en GPU)
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+17. Dabl tiene una función incorporada que detecta automáticamente los tipos de datos y los problemas de calidad, y aplica el preprocesamiento adecuado a un conjunto de datos para prepararlo para el aprendizaje automático.
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+18. dask (computación paralela)
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+19. dataprep (Comprende tus datos en segundos con pocas líneas de código)
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+20. La biblioteca Dora es otra biblioteca de análisis de datos diseñada para simplificar el análisis exploratorio de datos.
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+21. FastAPI es un framework web moderno y rápido (de alto rendimiento) para construir APIs.
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+22. Ajuste más rápido de hiperparámetros (sklearn-nature-inspired-algorithms)
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+23. FlashText (Una biblioteca más rápida que las Expresiones Regulares para tareas de PLN)
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+24. Guietta (herramienta que simplifica la creación de interfaces gráficas simples)
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+25. hummingbird (ejecuta el código más rápido)
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+26. memory-profiler (muestra el consumo de memoria línea por línea)
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+27. numexpr (aumenta la velocidad de ejecución de NumPy)
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+28. pandarallel  (herramienta simple y eficiente para paralelizar tus cálculos de pandas en todos tus CPUs)
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+29. PDFTableExtract (por PyPDF2)
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+30. PyImpuyte (paquete de Python que simplifica la tarea de imputar valores faltantes en grandes conjuntos de datos)
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+31. libra (Automatiza el proceso de aprendizaje automático de extremo a extremo en una sola línea de código)
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+32. depurar código con puyton -m pdp -c continue 
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+33. cURL (Esta es una herramienta útil para obtener datos de cualquier servidor a través de una variedad de protocolos, incluido HTTP.)
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+34. csvkit
+csvkit es un conjunto de herramientas de línea de comandos para trabajar con archivos CSV. 
+Las tareas que puede ejecutar se pueden dividir en tres áreas: entrada, procesamiento y salida. 
+Veamos un ejemplo rápido del mundo real de cómo puedes usar esto.
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+35. IPython
+IPython proporciona acceso a un Python interactivo mejorado desde la terminal. 
+En esencia, significa que puedes hacer la mayoría de las cosas que puedes hacer en un Jupyter Notebook desde la línea de comandos.
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+36. pip install faker  (Crea tu propio Conjunto de Datos)
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+37. Depurador de Python    %pdb
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+38. 𝚟𝚘𝚒𝚕𝚊 - De notebooks a aplicaciones web independientes y paneles de control https://voila.readthedocs.io/en/stable/  https://github.com/voila-dashboards/voila
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+39. 𝚝𝚜𝚕𝚎𝚊𝚛𝚗  para datos de series temporales
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+40. texthero para conjuntos de datos basados en texto en Pandas Dataframe de forma rápida y sencilla  https://github.com/jbesomi/texthero
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+41. 𝚔𝚊𝚕𝚎𝚒𝚍𝚘 (bibliotecas de visualización basadas en web para tu Jupyter Notebook con cero dependencias)
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+42. Vaex - Lectura y procesamiento de enormes conjuntos de datos en segundos
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+43. Ludwig de Uber es un Marco de Trabajo de Código Abierto para Aprendizaje Automático con Poco Código (Low-Code)
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+44. TAPAS de Google, un modelo basado en BERT para consultar tablas usando lenguaje natural
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+45. RAPIDS  Ciencia de Datos en GPU de código abierto
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+46. pyforest Importación perezosa (lazy-import) de todas las bibliotecas populares de Python Data Science. Deja de escribir las mismas importaciones una y otra vez.
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+47. Modin Obtén un Pandas más rápido con Modin
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+48. Ajuste más rápido de hiperparámetros    NatureInspiredSearchCV
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+49. Dabl tiene una función incorporada que detecta automáticamente los tipos de datos y los problemas de calidad, y aplica el preprocesamiento adecuado a un conjunto de datos para prepararlo para el aprendizaje automático